লো-কোড/নো-কোড সলিউশন, মেট্রিক্স স্টোর, এনএলপি এবং এআই সহ ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলিকে রূপান্তর করা

ডিজিটাল যুগের ক্রমবিকাশের সাথে সাথে ডেটার তাৎপর্য তার আয়তন, বেগ এবং ইউটিলিটি অভূতপূর্ব স্তরে পৌঁছানোর সাথে সাথে তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। ডেটা অ্যাপ্লিকেশান এবং বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলি আমাদের দৈনন্দিন কাজের জীবনে প্রধান উপাদান হয়ে উঠলে, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করতে এবং দৈনন্দিন ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপগুলিকে সুগম করার জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব, low-code বা no-code ডেটা প্ল্যাটফর্মের ক্রমবর্ধমান প্রয়োজন।

মেট্রিক্স স্টোরগুলি আধুনিক দিনের ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলির জন্য মূল ডেটা সার্ভিসিং স্তর হিসাবে পরিবেশন করার জন্য একটি আদর্শ সমাধান হিসাবে দাঁড়িয়েছে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এবং এআই অ্যালগরিদমগুলির সাথে মিলিত, এই স্টোরগুলি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য এসকিউএল-এর উপর নির্ভরতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে বা এমনকি দূর করতে পারে, যা বৃহত্তর দর্শকদের কাছে অন্তর্দৃষ্টিকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

যদিও ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং অনেক দূর এগিয়েছে, এখনও এসকিউএল ব্যবহারে পারদর্শী শক্তি ব্যবহারকারীদের নয়, নিয়মিত ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি উপলব্ধ করার প্রয়োজন রয়েছে। একটি কার্যকর ডেটা প্ল্যাটফর্মকে অবশ্যই অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারী যেমন স্টোর ম্যানেজার, বিক্রয় প্রতিনিধি এবং বিপণনকারীকে পূরণ করতে হবে যাদের উন্নত SQL দক্ষতার অভাব থাকতে পারে কিন্তু তাদের ভূমিকার জন্য সমালোচনামূলক অন্তর্দৃষ্টিতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন।

লো-কোড/ no-code (এলসি/এনসি) ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি নাগরিক ডেটা বিশ্লেষক এবং বিজ্ঞানীদের ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণকে সহজ করে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার লক্ষ্য রাখে। এসকিউএল বা পাইথন স্ক্রিপ্টের মতো কোয়েরি ভাষার উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, এলসি/এনসি ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীদের প্রযুক্তিগত দক্ষতা আয়ত্ত করার পরিবর্তে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক তথ্য এবং কর্মক্ষমতা সূচকগুলিতে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।

একটি LC/NC ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে, ব্যবসায়িকদের উচিত একটি মেট্রিক্স স্টোরকে তাদের প্রধান ডেটা পরিষেবা স্তর হিসাবে ব্যবহার করা। একটি কেন্দ্রীভূত অবস্থানে ব্যবসায়িক মেট্রিক্স সংজ্ঞায়িত, গণনা এবং সঞ্চয় করার মাধ্যমে, শেষ-ব্যবহারকারীরা সহজেই এই মেট্রিকগুলিকে তাদের টুলের মধ্যে ব্যবহার করতে পারে, যেমন Excel স্প্রেডশীট, BI ড্যাশবোর্ড এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন। এই পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে প্রাসঙ্গিক ডেটা পয়েন্টগুলি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, গণনা করা হয়েছে এবং সংস্থা জুড়ে প্রত্যেকের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য করা হয়েছে।

NLP দ্বারা প্রদত্ত প্রাকৃতিক ভাষার ক্ষমতা ব্যবহারকারীদেরকে সরল ইংরেজিতে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম করে, ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলিকে আরও ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং ইন্টারেক্টিভ করে তোলে। প্রসঙ্গ সচেতনতার সাথে এনএলপির সংমিশ্রণ এই প্ল্যাটফর্মগুলিকে 'মেশিন' এবং ব্যবহারকারীদের মধ্যে একটি কথোপকথনমূলক অভিজ্ঞতার সুবিধার্থে শক্তিশালী করে, ফলো-আপ প্রশ্নগুলির জন্য উন্নত প্রতিক্রিয়াশীলতার অনুমতি দেয় এবং আরও ভাল সামগ্রিক ব্যবহারকারীর ব্যস্ততার প্রচার করে।

ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলিতে AI সংহত করা দ্রুত এবং আরও দক্ষ ডেটা এবং মেটাডেটা বিশ্লেষণের পথ প্রশস্ত করে এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ায়। AI অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহারকারীরা যে প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং উত্তরগুলি আগেই প্রস্তুত করে, ডেটা মিথস্ক্রিয়া নির্বিঘ্ন এবং আনন্দদায়ক করে তোলে। উপরন্তু, AI-চালিত ডেটা অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াগুলি বর্জ্য দূর করতে এবং খরচ কমাতে সাহায্য করে।

যখন মেট্রিক স্টোর, এনএলপি এবং এআইয়ের মতো উদীয়মান প্রযুক্তিগুলি একত্রিত হয়, তখন তারা একটি লো-কোড/ no-code প্ল্যাটফর্মের জন্য পথ প্রশস্ত করে যা ডেটা পরিচালনার আধুনিকীকরণ এবং বিপ্লব ঘটায়। AppMaster.io একটি no-code প্ল্যাটফর্ম যা এই নীতিগুলিকে একত্রিত করে, কোড-মুক্ত পদ্ধতিতে দক্ষ ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকে সক্ষম করে। AppMaster.io অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টকে সহজ করে, এটিকে ব্যবসার জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে এবং নিশ্চিত করে যে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টিগুলি একটি বৃহত্তর দর্শকদের কাছে উপলব্ধ, তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে শক্তিশালী করে৷